Bipolar disorder and frontotemporal dementia: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To detail the biological, clinical and neurocognitive characteristics differentiating bipolar disorder (BD) from frontotemporal dementia (FTD) and to investigate whether BD is a risk factor for FTD. METHODS: A total of 16 studies were included in this systematic review. Five studies described biological and/or neurocognitive characteristics between patients with BD and FTD, and 11 studies investigated whether BD was a risk factor for FTD. RESULTS: Individuals with FTD presented higher levels of serum neurofilament light chain, greater grey matter reduction in frontal, parietal and temporal lobes, and increased slow wave oscillations in channels F3, F4, T3, T5, T4 and T6 within an electroencephalogram (EEG), relative to individuals with BD. Patients with FTD presented greater deficits in executive function and theory of mind compared to patients with BD in a euthymic state, and more deficits in verbal fluency compared to patients with BD in a current mood episode. Patients with BD in a current mood episode showed greater impairment in attention, working memory, verbal memory and executive function relative to individuals with FTD. In addition, retrospective studies showed that 10.2%-11.6% of patients with behavioural variant FTD (bvFTD) had a preceding history of BD. CONCLUSION: Biological and neurocognitive characteristics help to distinguish between BD and FTD, and it may help to reach a more precise diagnosis. In addition, individuals with BD are at higher risk of developing FTD. More studies are needed to identify the predictors of the conversion between BD to FTD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».